#匯入資料,path為路徑
path = 'c:\\users\\administrator\\desktop\\demo.csv'
data = read.csv(path,header = t)
head(data)
summary(data)
attach(data)#將每一列賦給乙個向量，向量名為列名
adetach(data)#取消賦值
a#資料的中心化處理
x = c(1,2,3,6,3)
m = mean(x)
x - m
#資料的標準化是指資料除以資料集的標準差
"""在r語言中可以使用scale方法來對資料進行中心化和標準化,
scale方法中的兩個引數center和scale的解釋:center和scale預設為真,
center為真表示資料中心化,scale為真表示資料標準化.
"""options(digits = 3)#限定輸出小數點後數字的位數為3位
df = c(1,2,3,6,3)
scale(df,center = t,scale = f)#資料只中心化
scale(df,center = f,scale = t)#資料只標準化
scale(df,center = t,scale = t)#資料既中心化也標準化
#r 中繪製箱線圖的函式是boxplot( )
op = par(mfrow = c(1,4))
x=rnorm(100)#生成100個標準正態分佈的隨機數
y=rt(100,6) #生成100個自由度為6的t分布的隨機數
boxplot(x)#畫出x的箱線圖
boxplot(x,y) #畫出x與y的箱線圖
boxplot(x,y,names=c("a","b"))
boxplot(x,y,names=c("a","b"),col=c(2,6))
par(op)
#以例3.1.2中資料為例,作出三個公司員工月收入情況的箱圖.
boxplot(data)
#r 中還有乙個關於莖葉圖的函式 stem( ),但此函式不是繪圖函式,
其輸出結果不是顯示在圖形視窗中,而是顯示在 r 的控制台中.
x = c(64,63,63,65,65,64,67,68,67,69,71,71,72,73,75,75,79,79,58,59,58,57,81,86,86,86,91,94,92,93,97,97,96,92,92,91,91,68,69,67,69,77)
x1 = rbinom(25,100,0.6)
stem(x)
stem(x1)
stem(data)#報錯error in stem(data) : 'x'必需為數值
#r 的函式 hist( )用來繪製樣本的直方圖.
#hist( )的一般用法為
hist(x, breaks = "sturges", freq = null, probability = !freq, include.lowest = true, right = true, density = null, angle = 45, col = null)
#其中:x 是由樣本值構成的向量;
breaks =規定直方圖的組距,其值可取向量,給出各組組限數,給出等距分組組數字串,給出計算等距分組組數的演算法的名稱("sturges"(預設情況)、"scott"、"fd")
freq =規定直方圖的型別的邏輯值,取 t表示頻數分布直方圖(預設),取 f 表示頻率密度直方圖.
density =規定在矩形內的陰影線密度,預設為沒有陰影線.
angle =規定在矩形內的陰影線角度,預設為 45 度.
col =規定在矩形內的填充顏色,在用陰影線填充時,陰影線顏色.
#以正態分佈為例,取600個標準正態分佈的隨機數,將組距逐漸縮小,做頻數直方圖.
x=c(rnorm(600))
op=par(mfrow=c(2,3))
hist(x,breaks =4,col = 4)#分成等距的4個區間作直方圖
hist(x,breaks =8,col = 5) #分成等距的8個區間作直方圖
hist(x,breaks =20,col = 1); hist(x,breaks =30,col = 3)
hist(x,breaks =50,col = 7); hist(x,breaks =100,col = )
par(op)
#關於其它引數的設定
x=rnorm(600)
op=par(mfrow=c(1,4))
hist(x,freq=f,label=t)
hist(x, freq=f,density=10,angle=60,col=3,border=4,label=t)
hist(x, freq=f , breaks =30,border=2)
hist(x, freq=f ,col=2, breaks =60,border=4)
par(op)
#另外,可以再頻率直方圖中新增樣本的正態曲線,或是核密度估計,
通過函式dnorm()和density來實現,其中 lines( )是畫曲線的低階繪圖函式,dnorm( )函式是用來計算正態分佈的密度函式值.
同理,對於指數分布的隨機數,作出頻率直方圖後可在圖上標出他的密度曲線和核密度估計曲線.例如分別執行下列兩段程式
w=rnorm(400)
hist(w,freq=f)
x=seq(min(w),max(w),0.2)
lines(x,dnorm(x,mean(w),sd(w)),col='red')
lines(density(w),col='blue')
x=rexp(600,0.01)
hist(x,freq=f)
w=c(0:600)
lines(w,dexp(w,1/mean(x)),col=2)
lines(density(x),col='blue')
#以例3.1.2中的資料為例,可以三個公司員工月收入的頻率直方圖來進行比較.
attach(data)
op=par(mfrow=c(1,3))
hist(a,freq=f,)
hist(b, freq=f,)
hist(c, freq=f,)
par(op)
R語言學習記錄 2
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